python在财务⽅⾯的应⽤-财务数据分析与Python
财务数据分析的四个阶段
第⼀重境界：财务分析⼊门
在⼊门阶段，财务分析范围主要是数据表，包含财务报表、余额表、总账、明细账、序时账等等，⽽使⽤的⼯具⼀般为Excel。Excel是财务职业⽣涯中最频繁使⽤的软件，总是让⼈⼜爱⼜恨。财务分析⼈在这个阶段要解决的问题是：Excel技巧。⽐如Vlookup /数据透视表 / 筛选重复值 / 追踪引⽤单元格 / ⾼级筛选 / 定位填充空格......
由于Excel已经是⾮常成熟的软件，⼏乎所有使⽤技巧你都可以在相关的论坛⾥到并操练起来。如果数据量不⼤，且数据以数值为主，处理简单的计算辑逻辑，Excel基本就够⽤了。
⽽当你需要更强⼤的⼀些功能，就有可能被"not responding"折磨得欲仙欲死，浪费⼤量时间与精⼒。⽐如对多张数据表灵活切换、分组、聚合、索引、排序，并且结合各种函数的使⽤，或采⽤到复杂些的财务模型、统计⽅法，则可学习Python的Pandas库进⾏更⾼阶的表格处理。
第⼆种境界：可视化展现
经历了表兄表妹阶段，接下来要进阶到可视化技能，数据可视化是发现数据和展⽰结果的重要⼀环。试想仅将财务分析结果以数字报告或数字表格的⽅式呈现在⽼板的办公桌上，⼗年如⼀⽇，⽼板会有啥感想？
具备图表可视化能⼒，更加直观地展现分析结果，帮助管理层抓住数据本质，是这个阶段的财务分析⼈必不可少的技能。
可视化展现的部分，可以使⽤power BI或Tableau等现成的商业智能分析软件。BI软件由于有着图形化的操作界⾯，体验对于刚刚上⼿做图表的新⼿是⾮常友好的。
这个阶段的财务分析⼈，BI商业软件可以满⾜你⼤部分的可视化需求，不过功能也会存在⼀些受限的场景。Python语⾔在数据可视化⽅⾯也有很多功能强⼤的库，⽐如Matplotlib，Pyecharts等。使⽤编程语⾔的好处是更灵活、可以更好地适应特殊的需求。
第三重境界：业财综合
从交易级别的⼤量⽽实时的业务数据，到按⽉汇总的财务账簿，各种⾮财务信息、驱动因素、环境变量、变化路径，经过层层的汇总筛选处理，已经遗失了⼤量信息，导致仅停留在财务领域的数据分析如雾⾥看花，很难对业务决策起到⽀持作⽤。
⽽要将财务数据与业务数据结合分析，通过对业务数据的分析到财务指标变动原因，通过财务数据发现业务薄弱点，你将⾯临的数据量会⼤⼤增加，简单的Excel已经⽆法满⾜需求。
这个阶段的财务⼈，你会发现需要使⽤数据库了。不同的数据库，TB乃⾄PB层级的数据也不在话下。财务⼈拿着数据库⾥的数据放在Excel ⾥做分析，那能不卡吗？
理解数据库和数据存储结构，会⼀点增删改查的数据库操作，或通过Python读取数据库的庞⼤数据，进⾏⾼阶的数据处理、加⼯和分析，是这个阶段财务分析⼈的必经之路。这对财务⼈来说，就像打开了⼀扇门，见到了数据的海洋。
也是在这个阶段，你会真正从数据的⾓度开始理解，财务核算和报告是怎么⼀回事。
第四重境界：决策优化
在数据海洋⾥徜徉，见到了⽆数的数据表，最后财务分析⼈会来到这个阶段：如何更有效的设计⼀种数据结构，让数据表之间的排列井然有序，让财务数据分析更简单和灵活，让决策迅速⽽优化？
⽀持及优化业务决策，是不是听起来很兴奋？这不就是数据的分析的意义所在？
在这个阶段，财务分析⼈需要跨越的那扇门叫做多维建模。什么是多维？有点像科幻⽚？其实多维在
数据分析领域早已不是新鲜事了。在这个阶段，你将从⼆维的平⾯数据表，迈⼊到⼀个个⽴⽅体的多维宇宙。
你可以⽤这些⽴⽅体，建⽴复杂的决策模型，从⽽更有体系的搞定财务⼯作中遇到的⼤部分复杂⼯作。⽐如从业务计划到财务预算、⽐如上千家公司的财务报表合并。
python怎么读取excel的数据Python与财务数据分析
在这条财务数据分析进阶之路上，我推荐学Python，为什么？
总有⼀些局部的对⽐，说不太复杂的计算你⽤Excel就⾏了，或者简单的逻辑你可以从VBA开始，或者可视化展现⽤BI⼯具就⾮常好，⼊⼿也容易，你⽤不着学Python。既然学了眼前也不⼀定有什么特别显著的效果，所以可能岁⽉蹉跎，⼀直没有开始过。
想要⾏万⾥路，我坚持以为，是需要下⼀些基本功的。⼤多数财务⼈是从0开始，从未接触过编程，因⽽⼊门确实是有⼀定难度的。选择更难的那条路，不断去超越不适感，打开天花板，去见到更⼤的世界，是⼀种选择。
⽆数的选择，就是⼈⽣。有硬核的选择，就有硬核的⼈⽣。
⽽更为关键的原因是，从四个阶段的分析技能来看，Python在财务数据各分析个阶段使⽤场景丰富，助益颇多，⼜语⾔简洁，适合新⼿学习。对于真想从事财务数据分析领域的⼩伙伴，算的上是种⾮常长情的陪伴。
来看看Python能帮财务分析⼈做到哪些：
掌握Python语法，你可能还⽆法随意的完成⼀个综合性案例，但已经可以设计⼀些算法，解决财务分析模型中的⼀些复杂计算；
掌握Pandas库，你就可以⽤Python操作Excel表格了，Pandas+Excel已经可以覆盖⼤部分财务分析⽇常⼯作中遇到的问题；
熟悉Python可视化，你就可将处理后的财务数据⽤更多炫酷图表的⽅式展⽰，⽤数据讲故事，视觉上更美观，⼜直击重点；
Python连接数据库操作，可以带你进⼊业务-财务综合数据分析的另⼀⽚天地，从零散的数据，到有⼀定数据规范和模型的数据海洋；
Python连接多维模型，你会仿佛进⼊了⽆边宇宙，在这⾥你开始优化数据结构，灵活的模拟业务决策，搞定财务数据分析中遇到的⼤部分复杂⼯作。

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